İster yeni kurulmuş bir işletme olun ister yerleşik bir işletme sahibi olun, yeni teknolojiyi entegre etmek gereklidir. Chatbot almak da bunlardan biri. Peki RAG sohbet robotları nedir? Kullanıcı sorgularını yanıtlamak için önceden eğitilmiş modeller kullanan akıllı bir sohbet robotudur. Ayrıca işletmenizin yeni kullanıcıları çekmesine ve ziyaretçileri memnun etmesine yardımcı olur. Peki seni durduran ne? Başka neler sunduğunu ve nasıl entegre edileceğini bilmek istiyorsanız haydi başlayalım.

Alma Artırılmış Nesil (RAG) Chatbot Nedir?

Akıllı bir sohbet robotunun kullanıcı sorularınızı yanıtlamasını istiyorsanız cevabınız RAG sohbet robotları olacaktır. Almayla artırılmış nesil (RAG), önceden eğitilmiş dil modellerine sahip yıkıcı bir çerçevedir. Doğru yanıtlar vermek için bilgi alma sistemleriyle birlikte çalışır. Bu üstündür konuşkan yapay zeka çözümleri Dış bilgi kaynaklarından yararlanarak. Böylece üretken yapay zeka modellerinin yeteneklerini artırabilirsiniz.

RAG sohbet robotu entegrasyonuyla ilgili son istatistiklere bir bakış

• %92 Yapay zeka destekli yazılımlara yatırım yapmayı düşünen işletmelerin oranı.
• Genel tüketici chatbot kullanımı 2020’den bu yana iki katına çıktı
• Neredeyse her teknoloji girişimi artık yapay zekaya yatırım yapıyor ve diğer sektörlerdeki şirketler de teknolojiyi uygulamaya başlıyor.
• Anketin %82’si yanıtlayanlar inanmak Yapay zeka hizmetlerini belgeleyin önümüzdeki 5 yıl içinde işlerini sekteye uğratacak.
• Şirketlerin %97’si eğitim, müşteri desteği ve İK gibi yeni ekipler bekliyor.

Anlamak için RAG sohbet robotlarına ikili bir yaklaşım

İşte RAG üretken yapay zekanın önemli bileşenleri.

Geri alma

İlgili bilginin bir vektör veri tabanı olarak depolanan bir bilgi tabanından elde edilmesidir. Metin yerleştirmeleri içerdiğinden. Bir kullanıcı bir sorgu girdiğinde, erişim modeli ilgili belgeleri bulmak için arama yapar. Alınan içerik, üretken modelin doğruluğunu artırmaya yönelik bir katkı görevi görür.

Nesil

İlgili belgeler alındıktan sonra bir yanıt oluşturmak için bu verileri bağlam olarak kullanın. Bu RAG modeli, oluşturulan çıktının tutarlı ve gerçeğe uygun olmasını sağlar. Bir müşteri bir chatbot’a ürün özelliklerini sorduğunda ürün ayrıntılarını getirecektir. Dil modeli kısa ve kullanıcı dostu bir yanıt üretecektir.

Geri alma modelini oluşturmaya yönelik adım adım kılavuz

RAG sohbet robotlarını oluşturmak için tanımlanmış adımlar şunlardır

1. Adım: Verilerinizi toplayın

Yüksek performanslı bir erişim modelinin temeli, ilgili verilerin toplanmasıyla başlar. İçerir

• Müşteri kayıtları: Gerçek kullanıcı sorgularını yakalayan sohbet kayıtları, e-posta konuşmaları veya destek biletleri.
• Ürün açıklamaları: Soruların yanıtlanmasına yardımcı olacak ürünleriniz veya hizmetleriniz hakkında ayrıntılı bilgiler.
• Bilgi makaleleri: Değerli bilgiler içeren dahili belgeler, kılavuzlar ve kılavuzlar.
• SSS ve kılavuzlar: Yaygın soruları etkili bir şekilde ele alan önceden mevcut materyaller.

Veri temizleme

Toplanan veriler sıklıkla mükerrer girişler, alakasız bilgiler ve dilbilgisi hataları gibi gürültüler içerir. Titiz bir veri temizleme süreci şunları içerir:

• Gereksiz arama sonuçlarından kaçınmak için kopyaları kaldırmak.
• İlgisiz veya güncel olmayan bilgilerin filtrelenmesi.
• Veri bütünlüğünü iyileştirmek için hataların düzeltilmesi.

Adım 2: Modeli seçin

Uygun erişim RAG sohbet robotu modelinin seçilmesi, doğru yanıtların sağlanması açısından hayati öneme sahiptir. Yaygın olarak kullanılan bazı modeller şunlardır:

BM25

BM25, anahtar kelimeye dayalı alaka düzeyi puanlamasında öne çıkan geleneksel bir erişim modelidir. Uzunluğu dengelemek için herhangi bir belgede bir terimin geçtiği zamanları sunar. Ayrıca, basit metin alımı için en iyi seçimdir.

TF-IDF

Bu istatistiksel model, veri kümesinde meydana gelen terimlerin sıklığını kaydeder. Bununla birlikte, daha az gelişmiş olan, hesaplama açısından verimlidir ve temel uygulamalar için uygundur.

Gelişmiş modeller

BERT ve T5 gibi modern modeller anlamsal bağlamı anlamak için derin öğrenmeyi kullanır. Bu modeller, incelikli anlayış gerektiren görevlerde geleneksel yöntemlerden daha iyi performans gösterir.

3. Adım: Verileri indeksleyin

İndeksleme, verileri hızlı ve etkili bir şekilde alınabilecek şekilde düzenler. Yaygın indeksleme yöntemleri şunları içerir:

Ters indeks

Bu klasik yaklaşım, kelimeler ve belgeler arasında bir eşleme oluşturur. Teslimat politikasını aramak gibi bu terimleri içeren tüm belgeleri getirir.

Seyrek vektör dizini

Seyrek vektör indeksleme, terim sıklıklarına odaklanarak belgeleri sayısal olarak temsil eder. Bu teknik, sınırlı depolama alanına sahip ortamlar için idealdir.

Grafik tabanlı indeksleme

Grafik tabanlı teknikler, birbirine bağlı belgelerden oluşan ağlar oluşturur. İçerik arasındaki ilişkileri vurgular ve karmaşık sorguları destekler.

Adım 4: Alma algoritmalarını uygulayın

RAG sohbet robotlarındaki alma algoritmaları, kullanıcı sorguları ile ilgili veriler arasındaki boşluğu doldurur. Bu konudaki popüler algoritmalardan bazıları şunlardır:

Vektör Uzay Modeli (VSM)

VSM, kullanıcı sorgularını ve belgelerini çok boyutlu bir uzaydaki vektörler olarak ele alır. Bu vektörler arasındaki kosinüs benzerliğini hesaplayarak ilgili belgelere ulaşabilirsiniz.

BM25 Puanlaması

Bu algoritma, terim sıklığı ve belge uzunluğu gibi faktörleri kullanarak alaka puanlarını hassaslaştırır. Ayrıca, anahtar kelime odaklı sorgular için güçlü bir performans sunar.

Yoğun Vektör Eşleştirme

Yoğun vektör eşleştirme, önceden eğitilmiş dil modellerinden yararlanır. Sorgular ve belgeler arasındaki anlamsal ilişkileri yakalamak için BERT gibi. Bu yaklaşım, kesin anahtar kelimeler olmadığında bile kullanıcının amacını anlamada mükemmeldir.

5. Adım: Mimariyi doğrulayın

Doğrulama, geri alma modelinin güvenilirliğini sağlamada kritik bir adımdır. Dolayısıyla ortak doğrulama ölçümleri şunları içerir:

• Kesinlik: Alınan ilgili belgelerin oranını ölçer.
• Hatırlamak: Mevcut toplamdan kaç ilgili belgenin alındığını değerlendirir.
• F1 Puanı: Hassasiyet ve hatırlamayı birleştiren dengeli bir ölçüm.

Adım 6: Modeli ölçeklendirin

RAG uygulaması sohbet robotunuz ilgi kazandıkça, alma modelinin ölçeklendirilmesi ve optimize edilmesi gerekli hale gelir. Anahtar stratejiler şunları içerir:

Dağıtılmış bilgi işlem

Dağıtılmış sistemlerin kullanılması, sohbet robotunun artan sorgu hacimlerini karşılayabilmesini sağlar.

Yük dengeleme

Gelen sorguların sunucular arasında verimli bir şekilde dağıtılması, darboğazları önler ve hızı korur.

Bilgi tabanı güncellemeleri

Bilgi tabanının düzenli olarak güncellenmesi, RAG sohbet robotlarının güncel kalmasını sağlar.

İlgili Blog – Kuantum yapay zeka

B2B işletmeleri için RAG sohbet robotunun mimarisini tasarlama

RAG mimarileri oluşturmadan önce dikkate alınması gereken önemli noktalar şunlardır.

Dengeleme bileşenleri

Tartışıldığı gibi RAG sohbet robotları iki bileşenden oluşur. RAG, geri getirmenin özgüllüğünü neslin yaratıcılığıyla birleştirir. Mimari, bu bileşenlerin kusursuz entegrasyonunu sağlamalıdır. Ayrıca doğru ve ilgi çekici yanıtlar üretir.

Bağlamın korunması

Etkili sohbet robotları geçmiş etkileşimleri hatırlayarak konuşma akışını sürdürür. Bağlamın sürekliliğini sağlamak ve doğal konuşmalar sağlamak için dikkatli bir tasarıma ihtiyaç duyar.

Ölçeklenebilir çözümler

Büyüyen bir kullanıcı tabanına hizmet verebilmek için, chatbot’un birden fazla sorguyu gecikme olmadan aynı anda işlemesi gerekir. Bu, mimarinin yatay ölçeklendirmeyi ve optimize edilmiş kaynak tahsisini destekleyecek şekilde tasarlanmasını içerir.

Kişiselleştirilmiş deneyim

Kişiselleştirilmiş öneriler ve uyarlanabilir yanıtlar gibi kullanıcı odaklı özellikler. RAG chatbot’un çekiciliğini ve deneyimini arttırdığı için. Mimari, kullanıcı davranışına dayalı özelleştirmeyi desteklemelidir.

Entegrasyon bileşenleri

Mimari, alma ve oluşturma bileşenleri arasındaki iletişimi sağlamalıdır. Bu senkronizasyon, zamanında ve doğru yanıtların verilmesi açısından hayati öneme sahiptir.

RAG sohbet robotlarının endüstrilerdeki uygulamaları

Sohbet robotlarının çoklu girişlere nasıl yardımcı olduğunu görelim.

Sağlık hizmeti

Kritik sektöre taşınan bu RAG sohbet robotları randevu planlamasına yardımcı oluyor. Ayrıca hassas ilaç keşfiyle hasta bakımının izlenmesine yardımcı olur. Böylece sağlık hizmetlerini uzaktaki hastalar için bile daha erişilebilir hale getiriyor.

E-ticaret

Chatbot’lar her türlü çevrimiçi alışverişte kullanıcı deneyimini geliştirir. İster sipariş takibi ister tavsiyeler olsun, işletmeniz gerçek zamanlı destek sunabilir. Müşteri memnuniyetini ve satışları artırdığı için.

Eğitim

Eğitim teknolojisi sektörü yeni teknolojilerle sürekli bir evrim geçiriyor. Sohbet robotları, süreç için öğrencilere kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimlerine yardımcı olur.

Finans

Bu nedenle, fintech kurumları hesap yönetimine yardımcı olmak için sohbet robotlarını kullanıyor. Ve finansal hizmetleri daha kullanıcı dostu hale getirir.

Turizm

Son olarak, sohbet robotları, kullanıcıların otel ve mod rezervasyonu yapmasına da yardımcı olarak seyahati kolaylaştırıyor. Üstelik gerçek zamanlı güncellemeler sunarak sorunsuz bir deneyim sağlar.

Çözüm:

RAG sohbet robotlarının entegrasyonu, yapay zeka odaklı konuşma sistemlerinde büyük bir avantaj sunuyor. Çünkü iş sürecinizin her aşaması için alabilirsiniz. Veya bir kişiye danışabilirsiniz Yapay zeka geliştirme şirketi Daha fazla yardım için.

SSS

1. Yapay zekada RAG nedir?

RAG veya Almayla Artırılmış Üretim, yapay zekada kritik bileşenleri entegre eden özel bir süreçtir. Dolayısıyla bu hibrit süreç, kusursuz güvenlik ve kullanıcı sorgularının alaka düzeyini garanti eder.

2. RAG’ın faydaları nelerdir?

• Geliştirilmiş doğruluk: RAG, güvenilir kaynaklardan bilgi alarak kesin ve gerçek yanıtlar sağlar.
• Bağlamsal alaka: Sorgunun bağlamıyla uyumlu yanıtlar üretmek için alma ile oluşturmayı birleştirir.
• Ölçeklenebilirlik: Büyük veri kümelerini ve karmaşık sorguları performanstan ödün vermeden yönetir.
• Esneklik: Yanıtları kullanıcı tercihlerine, rollere ve erişim düzeylerine göre uyarlar.

3. RAG’ın maliyeti nedir?

Belirli bir maliyeti belirlemek için işletmelerin ihtiyaçlarını, veri karmaşıklığını ve istenen ölçeği değerlendirmesi gerekir. Yapay zeka çözüm sağlayıcılarıyla ortaklık kurmak, bu maliyetlerin etkili bir şekilde tahmin edilmesine ve yönetilmesine yardımcı olabilir.